Open Access-Status von Artikeln mit Charité-Beteiligung insgesamt und von Artikeln mit Charité-Corresponding Author 2018-2020
Open Access-Status von Artikeln mit Charité-Beteiligung auf Verlags- und Journal-Ebene im Jahr 2020
Median und Mittelwert der Zitierungen von den 2018 publizierten Artikeln mit Charité-Beteiligung (Daten von Crossref)
Lizenzen der mit Charité-Beteiligung publizierten Artikel
---
title: "Open Access Dashboard "
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
vertical_layout: scroll
source_code: embed
navbar:
- { title: "Dashboard", href: "https://medbib-charite.github.io/oa-dashboard/", align: left }
- { title: "Datentabellen", href: "https://medbib-charite.github.io/oa-dashboard/tables", align: left }
# author: Jan Taubitz
# email: jan.taubitz@charite.de
---
```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
source("data_1.R", encoding = 'UTF-8')
source("data_3_rcrossref.R", encoding = 'UTF-8')
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
```{r}
########################### Analysis ###########################
# Percent of article that were oa
# Percent of article with Corresponding author
# Percent of articles that were published in a doaj-journal
load("data/data_unpaywall.Rda")
is_oa <- data %>%
group_by(jahr, is_oa) %>%
summarise(value = n()) %>%
mutate(perc = round(value / sum(value) * 100, 1))
is_doaj <- sort(table(data_unpaywall$journal_is_in_doaj), decreasing = TRUE)
is_doaj <- round(4152/sum(is_doaj)*100, 1)
is_corresponding <- sort(table(data$corresponding_author_cha), decreasing = TRUE)
is_corresponding <- round(6292/sum(is_corresponding)*100, 1)
```
### Open Access-Artikel 2018
```{r}
rate <- is_oa %>% filter(jahr == 2018 & is_oa == TRUE) %>% pull(perc)
gauge(rate, min = 0, max = 100, symbol = ' %', label= "Daten von Medbib", gaugeSectors(
success = c(50, 100), warning = c(30, 49), danger = c(0, 29)
))
```
### Open Access-Artikel 2019
```{r}
rate <- is_oa %>% filter(jahr == 2019 & is_oa == TRUE) %>% pull(perc)
gauge(rate, min = 0, max = 100, symbol = ' %', label= "Daten von Medbib", gaugeSectors(
success = c(50, 100), warning = c(30, 49), danger = c(0, 29)
))
```
### Open Access-Artikel 2020
```{r}
rate <- is_oa %>% filter(jahr == 2020 & is_oa == TRUE) %>% pull(perc)
gauge(rate, min = 0, max = 100, symbol = ' %', label= "Daten von Medbib", gaugeSectors(
success = c(50, 100), warning = c(30, 49), danger = c(0, 29)
))
```
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Autor ist Corresponding 2018-2020
```{r}
rate <- is_corresponding
gauge(rate, min = 0, max = 100, symbol = ' %', label= "Daten von Medbib", gaugeSectors(
success = c(40, 100), warning = c(30, 39), danger = c(0, 29)
))
```
### Journal ist DOAJ 2018-2020
```{r}
rate <- is_doaj
gauge(rate, min = 0, max = 100, symbol = ' %', label= "Daten von Unpaywall", gaugeSectors(
success = c(50, 100), warning = c(20, 49), danger = c(0, 19)
))
```
Row {data-height=120}
-----------------------------------------------------------------------
### Analyse 1
Open Access-Status von Artikeln mit Charité-Beteiligung insgesamt und von Artikeln mit Charité-Corresponding Author 2018-2020
Row {data-height=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Artikel mit Charité-Beteiligung
```{r}
status_percent
```
### Artikel mit Charité-Corresponding Author
```{r}
status_corresponding_percent
```
Row {data-height=120}
-----------------------------------------------------------------------
### Analyse 2
Open Access-Status von Artikeln mit Charité-Beteiligung auf Verlags- und Journal-Ebene im Jahr 2020
Row {data-height=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Verlage in absoluten Zahlen
```{r}
publisher_absolute
```
### Verlage in absoluten Zahlen
```{r}
publisher_donut
```
Row {data-height=500}
-----------------------------------------------------------------------
### Zeitschriften in absoluten Zahlen
```{r}
journal_absolute
```
###
Row {data-height=120}
-----------------------------------------------------------------------
### Analyse 3
Median und Mittelwert der Zitierungen von den 2018 publizierten Artikeln mit Charité-Beteiligung (Daten von Crossref)
Row
-----------------------------------------------------------------------
###
```{r}
median_citation
```
###
```{r}
mean_citation
```
Row {data-height=120}
-----------------------------------------------------------------------
### Analyse 4
Lizenzen der mit Charité-Beteiligung publizierten Artikel
Row
-----------------------------------------------------------------------
###
```{r}
load("charts/chart_lizenzen.Rda")
chart_lizenzen
```
###
```{r}
load("charts/chart_lizenzen_oa.Rda")
chart_lizenzen_oa
```